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파이썬데이터분석 고수되기 - 왕초보도 쉽게 완성!
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파이썬데이터분석 고수되기 - 왕초보도 쉽게 완성!

강사 : 이지업클래스

#python#파이썬#데이터분석#누구나#단기속성#데이터정복#프로그래밍언어#기초부터실무까지#왕초보도ok
파이썬~ 내 동료가 되라!!
200,000 120,000원

클래스 소개

파이썬데이터분석 고수되기
#python #파이썬 #기초 #왕초보 #단기속성 #누구든 #데이터분석 #정to the복
교육 대상
프로그래밍. 먼 나라 이야기가 아니에요!
프로그래밍이라는 단어를 들으면 무엇이 떠오르시나요?
마치 영화에 나오는 해커처럼 무수히 떨어지는 단어들의 나열을 이리저리 살펴보며 쉴틈 없이 자 판을 두드리고 있는 모습일 수도 있고, 어느 커피숍의 한 자리를 차지하고 노트북 화면에 펼쳐진 검정 칠판과 씨름하며 있는 사람들일수도 있죠.

막연히 생각했던 것 보다도 프로그래밍이라는 것은 언제나 즐거운 일입니다. 특히나 풀리지 않던 수수께끼를 풀어내거나 막혀버린 씽크대를 뻥-뚫어 내었던 순간의 속 시원함을 선호하신다면. 끝 없는 고민 속에서 결국 정답을 찾아내는 것을 주저 하지 않는다면. 이제 프로그래밍이라는 것은 먼 나라 이야기가 아닌 바로 여러분의 이야기가 될 수 있습니다.

프로그래밍이라는 단어만 아는 상황인데, 혹은 프로그래밍의 철자도 모르겠는데,
어떻게 프로그래밍을 할 수 있냐구요? 걱정마세요.
그런 질문을 함께해줄 파트너인 파이썬이 있으니까요!
파이썬으로 누구나 프로그래밍을 할 수 있습니다.
파이썬의 간결함과 직관적인 구조는 프로그래밍 언어의 새로운 방향을 제시하였습니다.
그 동안 우리가 알던 프로그래밍은 컴퓨터에게 일을 시키기 위해 복잡하고 까다로운 절차를 수시 로 거치면서 요청했던 상황이었지만, 파이썬을 통해 간단하고 직접적으로 냉큼 요청하는 방법을 터득하게 되었거든요.
이를 통해 다양한 작업이 훨씬 가볍고도 빨라지게 되었거든요.

본 클래스에서는 이렇게 빠르게 프로그래밍을 작업할 수 있게 도와줄 파트너인 파이썬과 함께 데 이터분석을 다방면으로 시도해볼 수 있는 스킬을 배우게 됩니다.
프로그래밍을 알아야 하는 조건이 아니에요! 오히려 모르고 시작해야 더욱 쉽게, 더욱 많이, 더욱 빠르게 배워가는 것이 가능할 정도니까요~
지극히 초보. 왕초보. 코린이 라고 본인을 설명할 수 있는 분들께 모든 초점을 맞춰 준비된 커리 큘럼을 바탕으로 하나씩 하나씩 파이썬에 대해 알아가고 배워가면서 우리가 목표로 하는 프로그 래밍을 할 수 있는 방법은 기본 전제로 두고, 본격적인 데이터분석의 진행까지도 수월하게 진행 하고 활용하게 되는 것을 목표로 하고 있습니다.

프로그래밍은 남의 이야기라구요? 이제는 누구나 가능한 이야기에요!
바로 파이썬데이터분석 : 왕초보도 쉽게 완성! 클래스라면 말이죠~
수강기간 / 환불정책 안내
학습 규정 안내
  • 본 클래스는 총 130차수, 40시간 47분 분량으로 구성되어 있습니다.
  • 해당 클래스는 사전 공지 없이 가격, 할인 정책등이 변동 될 수 있습니다.
(1) 학습 기간
  • 수강 가능 기간은 1년(365일)이며 해당 기간 동안 자유롭게 학습 하실 수 있습니다. 
    유료수강기간(환불산정기간)은 최초 1개월 (30일)입니다.
  • 유/무료 수강기간 모두 동일한 환경으로 학습이 가능합니다.
  • 수강 시작일(유료 수강기간)은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 ‘내 강의실’을 통해 확인 가능합니다.
  • 이지업클래스의 사정으로 인해 수강 시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼의 수강기간이 연장됩니다.
(2) 환불 규정
  • 이지업클래스의 환불규정은 아래와 같습니다.
    * 전액환불
    • 수강 시작 후 14일 이내, 5차시 & 5%(시간) 미만 수강 시
    * 일부환불
    • 수강 시작 후 14일 이내, 10차시 & 10% 미만 시간 수강시: 실 결제금액의 2/3을 환불
    • 수강 시작 후 14일 이내, 15차시 & 15% 미만 수강시: 실 결제금액의 1/3을 환불
    • 요청일 기준 수강 시작 후 15일 초과 또는 15차시 또는 15% 이상 수강시 : 환불금액 없음
(3) 주의 사항
  • 본 강의는 상황에 따라 사전 공지나 안내 없이 할인이 조기 마감 또는 연장 될 수 있습니다.
  • 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 사전 안내 없이 종료될 수 있습니다.
  • 무제한 강의의 경우, 내 강의실 수강기간 연장 신청을 통해 무제한으로 연장 가능합니다.
  • 구매한 무제한 강의의 연장 진행을 하지 않아 종료될 경우 복구되지 않습니다.
  • 강의 컨텐츠는 향후 이지업클래스의 사정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다
이 강의를 담당하시는 강사님을 소개합니다
김동준
- 코딩에 대한 사전 지식이나 정보가 없는 초심자도 충분히 배울 수 있는 난이도 입니다.
- 파이썬에 관한 이론부터 데이터분석까지 알차게 학습할 수 있도록 제작된 클래스입니다.
- 이론과 실습을 충실하게 진행하는 과정으로 구성되어 있는 과정입니다.

‘안녕하세요. 김동준 강사 입니다.’
파이썬데이터분석 클래스를 담당하고 계신 김동준 강사님은 전문 분야 출신의 이론과 경험을 바탕으로 다양한 업계에서 인재들을 지도해주고 계십니다.
주요 이력
- 제이에스미디어 웹에이전시 팀장
- 인터넷교육방송 팀장
- 한훈직업전문학교 온라인 팀장
- 다수의 직업훈련학교 등 강의

커리큘럼

맛보기 영상
01_주요 문법 및 함수 - 1
1강 과정개요
2강 파이썬 함수 - 기본 실습
3강 파이썬 함수 - 리턴값 실습
4강 파이썬 함수 - 구구단
5강 실습 - 이중 for문
6강 데이터분석을 위한 주요함수 사용법1 - all, any, ord, chr, dir, enumerate
7강 데이터분석을 위한 주요함수 사용법2 - eval, hex, id, filter
8강 데이터분석을 위한 주요함수 사용법3 - input, isinstance, sum, zip, pow
9강 실습1
10강 실습2
11강 실습3
12강 데이터분석시 많이 사용되는 - filter() 함수와 람다식
13강 파이썬 출력 실습1
14강 파이썬 출력 실습2
15강 튜플 문자열 연결하기
16강 튜플 문자열 연결하기 - 실습
17강 f 문자열 - 문자 숫자
18강 f 문자열 - 리스트 자료형
19강 f 문자열 - 옵션 사용법 및 실습
02_주요 문법 및 함수 - 2
20강 주요 자료구조 배열(1)
21강 주요 자료구조 배열(2)
22강 주요 자료구조 배열(3)
23강 주요 자료구조 배열(4)
24강 실습
25강 다양한 배열 요소 및 이중 배열
26강 다양한 배열 요소 및 이중 배열 - 실습
27강 데이터분석을 위한 리스트 문자열 다루기 - List Comprehension
28강 실습
29강 배열 메서드
30강 실습(1)
31강 실습(2) - 정렬
32강 실습(3) - 단어 빈도수
33강 실습(4) - 딕셔너리 타입과 반복문
34강 주요 함수 사용법 - 새 사람으로 태어나고 싶어요 map
35강 실습
36강 map 함수와 tuple 사용시 주의점
37강 map 함수와 매개변수가 2 이상인 pow 사용시 주의점
38강 주요 자료구조 배열(1)
39강 사용자가 입력한 6개의 로또 번호 중복없이 출력하기(2)
03_주요 문법 및 함수 - 3
40강 기초 알고리즘 - 거스름돈 계산 알고리즘(1)
41강 기초 알고리즘 - 거스름돈 계산 알고리즘(2)
42강 기초 알고리즘 - 거스름돈 계산 알고리즘(3)
43강 데이터 분석을 위한 문자열 처리(1)
44강 데이터 분석을 위한 문자열 처리(2)
45강 데이터 분석을 위한 문자열 처리(3)
46강 파이썬 문자열의 immutable 특징
47강 데이터 분석을 위한 문자열 처리(4)
48강 기초 알고리즘 - 뒤집어도 같은 문자열인지 판별하시오
49강 기초 알고리즘 - 뒤집어도 같은 문자열인지 판별하시오(코드 구현 고찰)
50강 Lorem 텍스트 분석 연습
51강 정렬 두번째 이야기 - sort sorted
52강 딕셔너리 Kyes 기준으로 정렬하기
53강 람다식을 사용한 Dict 정렬
04_Numpy (배열 및 수치계산) - 1
54강 과정개요 및 넘파이 설치
55강 넘파이 - import, version, array, shape
56강 넘파이 - type, size, ndim
57강 실습
58강 넘파이 - size vs len 차이점
59강 넘파이 - 1차원 shape 값은 왜 (5,) 인가요
60강 넘파이 - identical type(부제 - 넘파이는 왜 빠른가)
61강 실습
62강 넘파이 - 중첩배열, shape 인덱스, reshape, zeros, ones
63강 실습
64강 넘파이 - 단위행렬(identity matrix) 및 실습
65강 넘파이 - 행렬 곱셈 및 실습
66강 넘파이 - arange
67강 실습
68강 넘파이 - 마이너스(-1) shape 열 기준
69강 넘파이 - 마이너스(-1) shape 행 기준
70강 실습
05_Numpy (배열 및 수치계산) - 2
71강 넘파이 - +B10:B29자료형(DataType)
72강 넘파이 - 자료형(DataType) int float dtype astype bool
73강 실습
74강 넘파이 - int_ float_ str
75강 넘파이 - 빅 엔디언 vs 리틀 엔디언 방식
76강 넘파이 - 자료형 확인 issubdtype
77강 실습
78강 넘파이 - 인덱싱(1)
79강 넘파이 - 인덱싱(2)
80강 넘파이 - 인덱싱(3)
81강 실습
82강 넘파이 - 인덱싱 열(Column) 기준 색인(1)
83강 넘파이 - 인덱싱 열(Column) 기준 색인(2)
84강 실습
85강 넘파이 - 뷰(View)
86강 넘파이 - 고유 인덱싱 방식
87강 실습
88강 넘파이 - 짝수(홀수)행 출력
89강 넘파이 - 고유 방식으로 짝수(홀수)행 출력
90강 실습
06_Numpy (배열 및 수치계산) - 3
91강 넘파이 - Broadcasting(1)
92강 넘파이 - Broadcasting(2)
93강 넘파이 - Broadcasting(3)
94강 넘파이 - Broadcasting Rule
95강 실습
96강 넘파이 - Broadcasting 연습문제
97강 넘파이 - Broadcasting 비교연산
98강 넘파이 - indexing, slicing 연습문제(1)
99강 넘파이 - indexing, slicing 연습문제(2)
100강 넘파이 - Broadcasting(1)
101강 넘파이 - 3D array
102강 넘파이 - 3D array indexing slicing
103강 넘파이 - 2차원 및 3차원 배열 이중 삼중 for문으로 접근하기
104강 넘파이 - append 메서드를 사용하여 생성한 배열에 행과 열 추가하기
07_Pandas (라이브러리) - 1
105강 소개 및 판다스 설치
106강 Series(1) 소개 및 특징
107강 Series(2) 대소문자
108강 Series(3) 인덱스 지정 및 수정
109강 Series(4) 조건 비교
110강 Series(5) 연산 및 NaN 표시
111강 실습1
112강 실습2
113강 DataFrame(1) 생성, 대소문자, 인덱스지정, 다양한 df 생성법
114강 DataFrame(2) values, index type, ndim, size, shape
115강 DataFrame(3) 색인, 열기준처리, 넘파이로 df 생성, 예외처리
116강 실습1
117강 실습2
08_Pandas (라이브러리) - 2
118강 DataFrame(4) raw_data 만들기, 순서 및 값 변경, 열 추가, 행열 정보 확인
119강 DataFrame(5) loc
120강 DataFrame(6) iloc, fillna NaN값 채우기
121강 실습1
122강 실습2
123강 DataFrame(7) 조건식을 이용한 True, False 입력
124강 종합실습 개요
125강 넘파이 모듈을 포함한 종합실습1 - Series
126강 넘파이 모듈을 포함한 종합실습2
127강 넘파이 모듈을 포함한 종합실습3 - DataFrame
128강 넘파이 모듈을 포함한 종합실습4
129강 넘파이 모듈을 포함한 종합실습5 - 다양한 DF 생성방법과 자료형 변경
130강 넘파이 모듈을 포함한 종합실습6 - 팬시 색인

수강후기